Grok-1

Grok-1 是由马斯克创办的人工智能初创公司 xAI 推出的最新大型语言模型，作为一个混合专家（MoE）模型，它拥有惊人的 3140 亿参数，这使其成为当前参数数量最多的开源大语言模型。Grok-1 的开发过程遵循开源原则，所有权重和网络结构均已公开，基于 Apache 2.0 许可，用户可以自由使用、修改和分发，无论是个人还是商业用途均可。

Grok-1是什么

Grok-1 是由马斯克旗下的人工智能初创公司 xAI 开发的一款大型语言模型，它作为一个混合专家（MoE）模型，拥有 3140 亿参数，成为现今参数量最大的开源大语言模型。基于开源的理念，Grok-1 的训练和开发过程均公开，允许用户在 Apache 2.0 许可下自由使用、修改和分发。

Grok-1的官网入口

• 官方文章介绍：https://x.ai/blog/grok-os
• GitHub地址：https://github.com/xai-org/grok-1
• Hugging Face地址：https://huggingface.co/xai-org/grok-1
• 模型权重下载：magnet:"https://x.ai/model-card/" target="_blank" rel="noopener nofollow" rel="nofollow noopener">https://x.ai/model-card/），Grok-1的信息如下：

  项目	详细信息
  模型细节	Grok-1是一个基于Transformer的自回归模型，预训练用于下一个token预测。该模型通过来自人类和早期Grok-0模型的广泛反馈进行了微调。初始版本的Grok-1具有8192个token的上下文长度，并在2023年11月发布。
  预期用途	Grok-1旨在用作Grok聊天机器人背后的引擎，可用于问答、信息检索、创意写作和编程辅助等多种自然语言处理任务。
  局限性	尽管Grok-1在信息处理方面表现出色，但仍需人类对其输出进行审查以确保准确性。该语言模型无法独立搜索互联网。在Grok中部署时，结合搜索工具和数据库能够提升模型的能力和准确性。即便如此，模型有时仍可能产生不准确的内容。
  训练数据	Grok-1发布版本所使用的训练数据来自截至2023年第三季度的互联网，及xAI的AI训练人员提供的数据。
  评估	Grok-1在多项推理基准任务和精选的国际数学考试问题上进行了评估。xAI已与早期用户进行接触，评估了包括对抗性测试在内的Grok-1版本。xAI正在通过Grok的早期访问扩大早期采用者的范围，以便进行封闭的beta测试。

  Grok-1的技术细节

  • 基础模型和训练：Grok-1是基于大量文本数据进行训练的，并未针对任何特定任务进行微调，意味着它是一个通用语言模型，适用于多种自然语言处理任务。它的训练使用了JAX库和Rust语言构建的定制训练堆栈。
  • 参数数量：Grok-1拥有3140亿个参数，是目前参数量最大的开源大语言模型。每个token的激活权重为25%，展示了模型的规模与复杂性。
  • 混合专家模型（MoE）：Grok-1采用混合专家系统设计，将多个专家网络结合，提高了模型的效率与性能。在Grok-1中，每个token会从8个专家中选择2个进行处理。
  • 激活参数：Grok-1的激活参数数量达到860亿，远超Llama-2的70B参数，显示出其在语言任务处理上的潜力。
  • 嵌入和位置嵌入：Grok-1使用旋转嵌入而非固定位置嵌入，这种方法增强了模型处理长文本的能力。其Tokenizer词汇量为131,072，类似于GPT-4，嵌入大小为6,144。
  • Transformer层：该模型包含64个Transformer层，每层由多头注意力块和密集块组成。多头注意力块有48个用于查询的头，8个用于键/值（KV），KV大小为128。密集块的加宽因子为8，隐藏层大小为32,768。
  • 量化：Grok-1还提供部分权重的8bit量化，减少了模型的存储和计算需求，使其更适合在资源有限的环境中运行。
  • 运行要求：由于Grok-1是一个超大规模模型（314B参数），需要具备足够GPU内存的机器才能运行。估计需要一台拥有628GB GPU内存的机器（每个参数2字节）。